ИИ-агент в когнитивном программировании сознания – объединяем RAG и LLM

Лэй Энстазия (2025)

Книга представляет собой практическое руководство по созданию интеллектуальных тренажеров на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG) и языковых моделей (LLM). Автор подробно описывает ключевые этапы разработки: сбор и структурирование данных, выбор технологий и инструментов, интеграцию RAG с LLM, проектирование пользовательского интерфейса, обучение моделей, тестирование и развертывание. Особое внимание уделено автоматизации процессов обработки данных, созданию эффективных алгоритмов поиска и генерации контента, а также разработке интерфейсов, ориентированных на пользователя. Каждая глава включает детализированные примеры, технические рекомендации и готовые фрагменты кода. Книга будет полезна разработчикам, исследователям и специалистам, заинтересованным в применении искусственного интеллекта для когнитивного программирования корпоративного сознания.

Практические примеры для создания базы знаний

1.4.1 Таблицы для хранения кратких фактов и терминов

Пример: Использование SQLite для хранения определений

Создайте таблицу для терминов, связанных с когнитивным программированием.

```sql

CREATE TABLE terms (

id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,

term TEXT NOT NULL,

definition TEXT NOT NULL,

category TEXT NOT NULL

);

INSERT INTO terms (term, definition, category) VALUES

("Когнитивное программирование","Подход, направленный на оптимизацию корпоративного сознания.","Теория"),

("Модель мышления команд","Описание когнитивных процессов, влияющих на взаимодействие в команде.","Методология");

```

Эти данные можно использовать для быстрого поиска определений в системе.

1.4.2 Граф знаний для представления связей

Пример: Построение графа знаний с NetworkX

Постройте граф знаний, где узлы представляют ключевые понятия, а ребра — их взаимосвязи.

```python

import networkx as nx

import matplotlib.pyplot as plt

# Создание графа

G = nx.Graph()

G.add_node("Когнитивное программирование", category="Теория")

G.add_node("Модель мышления команд", category="Методология")

G.add_node("Внедрение когнитивных моделей", category="Кейсы")

G.add_edge("Когнитивное программирование","Модель мышления команд", relation="Определяет")

G.add_edge("Модель мышления команд","Внедрение когнитивных моделей", relation="Применяется в")

# Визуализация графа

nx.draw(G, with_labels=True, node_color="lightblue", font_size=10, node_size=3000)

plt.show()

```

Этот граф помогает визуализировать взаимосвязи между концепциями и использовать их для навигации внутри базы знаний.

1.4.3 Формализация знаний с помощью онтологий

Пример: Создание онтологии в Protégé

В Protégé создайте онтологию, где классы представляют категории данных, такие как"Методологии"и"Примеры".

Создайте класс `Методологии` с подклассами, например, `Модель мышления команд`.

Определите свойства, связывающие классы, например, `применяется в` между `Методологиями` и `Кейсами`.

Эта структура помогает формализовать знания для их дальнейшего использования в RAG.

1.4.4 Сегментация данных

Пример: Разделение длинного текста на логические блоки*

Используйте Python для автоматической сегментации данных на основе заголовков и подзаголовков.

```python

def segment_text(text):

segments = []

lines = text.split("\n")

current_segment = {"title": None,"content":""}

for line in lines:

if line.startswith("#"): # Заголовки

if current_segment["title"]:

segments.append(current_segment)

current_segment = {"title": line.strip("#"),"content":""}

else:

current_segment["content"] += line +""

if current_segment["title"]:

segments.append(current_segment)

return segments

text ="""

# Основы когнитивного программирования

Когнитивное программирование — это подход…

# Модель мышления команд

Описание модели…

"""

segments = segment_text(text)

print(segments)

```

Результат: список сегментов, каждый из которых можно сохранить как отдельный элемент базы знаний.

1.4.5 Категоризация данных

Пример: Создание категорийного справочника

Организуйте данные по ключевым темам, чтобы упростить поиск и обработку.

```json

{

"categories": {

"Теория": ["Основы когнитивного программирования","Принципы командного мышления"],

"Методологии": ["Модель мышления команд"],

"Кейсы": ["Внедрение когнитивных моделей"]

}

}

```

Этот справочник можно использовать для фильтрации данных в интерфейсе тренажера.

1.4.6 Верификация данных

Пример: Проверка на полноту и точность

После создания базы знаний проведите автоматизированную проверку данных, чтобы выявить ошибки и пропуски.

```python

def verify_data(data):

for item in data:

if not item.get("title") or not item.get("content"):

print(f"Ошибка: Не хватает данных в элементе {item}")

if"keywords"not in item or not item["keywords"]:

print(f"Предупреждение: Отсутствуют ключевые слова в {item['title']}")

# Пример проверки

data = [

{"title":"Основы когнитивного программирования","content":"Описание…","keywords": []},

{"title":"Модель мышления команд","content":"Описание модели…"}

]

verify_data(data)

```

Этот скрипт позволяет находить неполные записи, чтобы устранить их до запуска системы.

Эти практические примеры помогут эффективно организовать, сегментировать и верифицировать данные для создания базы знаний, полностью готовой к интеграции с когнитивным тренажером.